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公开(公告)号：CN117891277B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202311796316.1
申请日：2023-12-25
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G05D1/495 , G05D1/46 , G05D101/10 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种多航天器仅姿态反馈的分布式抗退绕姿态跟踪控制方法，所述方法针对跟随航天器，设计分布式姿态四元数、角速度以及角加速度观测器，保证角加速度和角速度估计值分别指数收敛至领航航天器角加速度和角速度，姿态四元数估计值渐近收敛至领航航天器姿态四元数，并保证姿态四元数估计值始终为单位四元数；针对每个跟随航天器，在没有角速度反馈的情况下，仅利用姿态反馈信息，设计姿态跟踪控制律，保证每个跟随航天器姿态和角速度渐近跟踪分布式观测器输出的角速度与姿态四元数的估计值，并保证姿态跟踪具有抗退绕性能。
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公开(公告)号：CN117311375A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311335572.0
申请日：2023-10-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G05D1/08
Abstract: 本发明公开了一种有向通信多航天器分布式容错姿态协同控制方法，所述方法包括如下步骤：步骤1、利用四元数建立航天器姿态运动学和动力学，基于有向图描述多航天器系统的通信网络；步骤2、设计分布式高阶滑模观测器，对领航航天器的姿态四元数、角速度以及角加速度进行估计；步骤3、利用分布式高阶滑模观测器输出的估计值，建立姿态跟踪误差模型；步骤4、基于建立的姿态跟踪误差模型，设计自适应容错姿态跟踪控制律。本发明设计的自适应容错姿态跟踪控制律不需要模型的精确参数，对执行机构故障、外界扰动具有较强的鲁棒性，并且保证跟踪误差渐近收敛至0。因此，该自适应容错姿态跟踪控制律同时兼顾了算法的较强的鲁棒性和较高的控制精度。
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公开(公告)号：CN119975841A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510016928.7
申请日：2025-01-06
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: B64G1/24
Abstract: 本发明公开了一种基于双曲正弦函数的非线性比例‑微分姿态跟踪控制方法，首先采用修正罗德里格参数(MRPs)表示刚体航天器姿态跟踪误差的动力学方程；然后利用比例‑微分控制技术，设计基于双曲正弦函数的非线性比例‑微分姿态跟踪控制器，并显式地给出两个稳定平衡点的吸引域的子集；最后，运用图1所示MATLAB中的simulink模块验证设计的控制方法的有效性。采用本发明设计的姿态控制器使闭环刚体航天器姿态跟踪控制系统具有抗退绕性能，对于初始姿态角速度误差为零的情况下，可以保证航天器通过旋转小于180度的角到达任意的期望姿态。
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公开(公告)号：CN117891277A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311796316.1
申请日：2023-12-25
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G05D1/495 , G05D1/46 , G05D101/10 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种多航天器仅姿态反馈的分布式抗退绕姿态跟踪控制方法，所述方法针对跟随航天器，设计分布式姿态四元数、角速度以及角加速度观测器，保证角加速度和角速度估计值分别指数收敛至领航航天器角加速度和角速度，姿态四元数估计值渐近收敛至领航航天器姿态四元数，并保证姿态四元数估计值始终为单位四元数；针对每个跟随航天器，在没有角速度反馈的情况下，仅利用姿态反馈信息，设计姿态跟踪控制律，保证每个跟随航天器姿态和角速度渐近跟踪分布式观测器输出的角速度与姿态四元数的估计值，并保证姿态跟踪具有抗退绕性能。
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公开(公告)号：CN119005288B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411024024.0
申请日：2024-07-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06N3/092 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种具有实时性的深度强化学习方法，所述方法包括如下步骤：步骤1、估计决策动作的均值：Agent从任意给定的初始估计状态开始，利用宽度学习系统从最新的数据中学习状态的增量；步骤2、选择决策动作：在以宽度学习系统的输出向量为均值，以双Q网络的输出值中的较小值为协方差的高斯分布策略上选择决策动作；步骤3、更新状态。本发明鉴于宽度学习系统能够快速训练并具有良好的泛化能力，宽度学习系统通过扩展网络的宽度而非深度，实现了对信息的快速处理与学习，通过线性方程直接求解输出权重，从而提高了深度强化学习方法的实时性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119005288A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411024024.0
申请日：2024-07-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06N3/092 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种具有实时性的深度强化学习方法，所述方法包括如下步骤：步骤1、估计决策动作的均值：Agent从任意给定的初始估计状态开始，利用宽度学习系统从最新的数据中学习状态的增量；步骤2、选择决策动作：在以宽度学习系统的输出向量为均值，以双Q网络的输出值中的较小值为协方差的高斯分布策略上选择决策动作；步骤3、更新状态。本发明鉴于宽度学习系统能够快速训练并具有良好的泛化能力，宽度学习系统通过扩展网络的宽度而非深度，实现了对信息的快速处理与学习，通过线性方程直接求解输出权重，从而提高了深度强化学习方法的实时性。
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公开(公告)号：CN117311375B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202311335572.0
申请日：2023-10-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 长三角哈特机器人产业技术研究院
IPC: G05D1/495 , G05D1/46 , G05D101/10 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种有向通信多航天器分布式容错姿态协同控制方法，所述方法包括如下步骤：步骤1、利用四元数建立航天器姿态运动学和动力学，基于有向图描述多航天器系统的通信网络；步骤2、设计分布式高阶滑模观测器，对领航航天器的姿态四元数、角速度以及角加速度进行估计；步骤3、利用分布式高阶滑模观测器输出的估计值，建立姿态跟踪误差模型；步骤4、基于建立的姿态跟踪误差模型，设计自适应容错姿态跟踪控制律。本发明设计的自适应容错姿态跟踪控制律不需要模型的精确参数，对执行机构故障、外界扰动具有较强的鲁棒性，并且保证跟踪误差渐近收敛至0。因此，该自适应容错姿态跟踪控制律同时兼顾了算法的较强的鲁棒性和较高的控制精度。
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公开(公告)号：CN109640024B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN201811569625.4
申请日：2018-12-21
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明提供了一种基于伪随机数的三维抖动显示装置，包括前端视频输入接口、数据预处理模块、数据存储模块、伪随机抖动处理模块、输出匹配接口和显示装置，其中，所述前端视频输入接口的输出端与所述数据预处理模块的输入端连接，所述数据预处理模块的输出端与所述数据存储模块的输入端连接，所述数据存储模块的输出端与所述伪随机抖动处理模块的输入端连接，所述伪随机抖动处理模块的输出端通过所述输出匹配接口与所述显示装置的输入端连接。本发明还提供了一种基于伪随机数的三维抖动显示方法。本发明的有益效果是：解决了画面局部的闪烁问题。
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公开(公告)号：CN111009225A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911363065.1
申请日：2019-12-26
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G09G3/36
Abstract: 本发明公开了一种显示屏过驱动装置、过驱动方法及显示装置，主要解决现有过驱动技术仅仅参考前一帧的信息进行过电压调节，没有参考多帧信息，难以改善多种场景下的拖影问题。该过驱动装置包括FPGA芯片，与FPGA芯片相连分别用于接收显示装置发送的第N帧和第N-1帧LVDS信号的第一LVDS接收芯片、第二LVDS接收芯片，与FPGA芯片相连用于存储第N-2帧RGB数据的第一SDRAM存储器，与FPGA芯片相连用于存储查找表数据的存储器，以及与FPGA芯片相连用于发送LVDS信号的LVDS发送芯片。本发明针对多帧参考情况，与传统参考单帧情况一样，只对一帧数据进行SDRAM读写。双LVDS接收模式的使用，节省一个SDRAM存储器的使用，并节省数据的存储与读写处理。利用FPGA芯片进行过驱动处理，也提高数据处理效率。
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公开(公告)号：CN110136084A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910404895.8
申请日：2019-05-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提供了一种基于离散小波变换的自动CLAHE图像增强方法，包括依次执行如下步骤：第一步骤：将输入的YUV图像从YUV空间转换到RGB颜色空间；第二步骤：RGB提取HSV空间的V分量并进行初步伽马校正，从而得到伽玛校正图像；第三步骤：使用离散小波变换将伽马校正后的图像分解为低频系数和高频系数。本发明的有益效果是：将具有根据图片纹理性质自动设置切割点clip point的Auto CLAHE方法与具有分离图片高低频信息的离散小波变换DWT方法结合，并应用伽马校正增强图像对比度方法对图片进行处理，在有效增强图像对比度同时，能抑制不利因素，如噪声等的增强。
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